Come progettare applicazioni di intelligenza artificiale efficaci

Utilizzando la scienza dei dati, la combinazione di informatica e statistiche con le conoscenze aziendali, le applicazioni AI possono essere progettate per analizzare e interpretare le informazioni e fare previsioni. Questi algoritmi di intelligenza artificiale hanno un ambito limitato e richiedono un input umano. Mentre vengono sempre più utilizzati per risolvere problemi complessi, sono ancora lungi dall’essere perfetti. Per creare le applicazioni di intelligenza artificiale più utili, un team di esperti deve lavorare insieme. Esistono diversi tipi di applicazioni AI. Elencati di seguito sono solo alcuni:

Data Science è un campo che utilizza statistiche e informatiche con le conoscenze aziendali per analizzare i dati

Mentre la maggior parte delle persone associa la scienza dei dati alla tecnologia dell’informazione, è un campo più ampio che coinvolge molte discipline diverse. Sono tutti coinvolti gestione aziendale applicata, informatica, economia e statistiche. Oggi, le aziende affrontano le sfide dell’elaborazione di enormi quantità di dati in vari formati. Questi dati possono essere strutturati e non strutturati e non possono essere elaborati con semplici strumenti di elaborazione dei dati. Di conseguenza, i data scientist devono sviluppare algoritmi per aiutarli ad analizzare e visualizzare i dati.

La scienza dei dati può aiutare le aziende a determinare i prezzi e le funzionalità del prodotto. Può anche aiutare a perfezionare il senso del mercato e aumentare i profitti. Aiuta anche a sviluppare e commercializzare prodotti. Consente alle aziende di selezionare i clienti target in modo più efficiente. Fornisce inoltre preziose informazioni sui modelli di acquisto. Nel business vengono utilizzati due tipi di scienze dei dati: analisi descrittiva, che spiega il comportamento dei consumatori e l’analisi correlazionale, che determina le relazioni tra variabili.

Gli algoritmi di AI sono dipendenti dalla conoscenza

C’è una differenza fondamentale tra intelligenza umana e intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale, per definizione, va oltre l’acquisizione dei dati e l’esecuzione di un’attività predeterminata. Le telecamere e il riconoscimento ottico dei personaggi, ad esempio, non possono identificare un oggetto e non possono leggere un documento. D’altra parte, l’intelligenza artificiale applica l’intelligenza per interpretare i dati e applicarli a un problema o scenario specifico. Mentre l’intelligenza artificiale può imitare l’intelligenza umana in una certa misura, non è molto all’altezza.

All’inizio dell’IA, l’IA simbolica era dominante. Nell’era moderna, l’IA simbolica cerca di incorporare la conoscenza in un sistema. Le applicazioni AI che coinvolgono la comprensione del linguaggio sono attualmente al centro dell’interesse rinnovato. Sebbene l’IA abbia fatto molta strada negli ultimi anni, è importante ricordare che un sistema può solo comprendere i dati che è stato addestrato per riconoscere. Anche se potrebbe non essere potente come un essere umano, è ancora uno strumento prezioso.

Le applicazioni AI hanno un ambito limitato

L’intelligenza artificiale non è un proiettile magico per ogni settore, ma ha il potenziale per aiutare le aziende a migliorare i loro profitti. Automatizzando le attività di routine, l’IA può creare un vantaggio competitivo e migliorare il lavoro di squadra. Prendi, ad esempio, il supermercato online Ocado. I robot di magazzini robotici offrono cassonetti pieni di prodotto ai pacchetti umani, sbatti le borse della spesa per i furgoni di consegna e persino selezionano un percorso basato sui modelli di traffico. Un’applicazione di intelligenza artificiale guida questi robot per assicurarsi di colpire le loro destinazioni in tempo.

L’intelligenza artificiale ha il potenziale per migliorare l’efficacia di istruttori e insegnanti. Può automatizzare compiti ripetitivi e banali, come la classificazione. Può anche aiutare gli studenti personalizzando i viaggi di apprendimento in base alle loro capacità e valutare soluzioni imparziali. Si sta lentamente facendo strada negli istituti educativi. Può aiutare ad automatizzare le attività robotiche, offrire messaggi in tempo reale a discorso e di traduzione di testo e assistere i disabili.

Le applicazioni di intelligenza adattiva richiedono un input umano

Le app di intelligence adattiva sono sistemi software che elaborano i dati su scala web in tempo reale. Possono elaborare il contesto e anticipare il comportamento dell’utente per fornire risultati più personalizzati. Questo tipo di software è in grado di monitorare i dati da più fonti e coordinare le raccomandazioni sui canali, rendendo più semplice ed efficace soddisfare le esigenze degli utenti. La tecnologia richiede un input umano per essere veramente efficace, tuttavia, ed è tutt’altro che perfetta. Ecco alcuni suggerimenti su come progettare applicazioni di intelligence adattiva.